## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## SISTEM PENGENALAN BENIH PADI MENGGUNAKAN METODE LIGHT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA RASPBERRY PI 4 B
Indra Hermawan 1 , Defiana Arnaldy 2 , Maria Agustin 3 , M. Farishanif Widyono 4 , David Nathanael 5 , Meutia Tri Mulyani 6
1,2,3,4,5 Teknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri Jakarta
6 Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Negeri Jakarta Depok, Jawa Barat, Indonesia indra.hermawan@tik.pnj.ac.id, defiana.arnaldy@tik.pnj.ac.id, maria.agustin@tik.pnj.ac.id, muhammad.farishanifwidyono.tik18@mhsw.pnj.ac.id, david.nathanael.tik19@mhsw.pnj.ac.id, meutia.trimulyani.tik19@mhsw.pnj.ac.id

## Abstract
Recently, Deep learning methods with Convolutional Neural Networks (CNNs) have been widely used for image classification tasks.  CNN  has  an  unrivaled  advantage  in  extracting  discriminatory  image  features.  However,  many  existing  CNN-based methods are designed to go deeper and more significant with more complex layers that make them challenging to implement on mobile devices or real-time devices that use microcontrollers like raspberry pi, Arduino, and immediately. This is overcome by using a Light Convolutional Neural Network (LCNN), so it needs to experiment to test the difference in LCNN performance on  a  personal  computer  and  a  raspberry  pi  four  microcontrollers  with  a  Raspbian  operating  system.  Experiments  will  be carried out using several performance measures: accuracy, F-1 score, recall, precision, and time to get performance results from deep learning. As such, the results and model architecture will confirm performance differences across individual devices and  show  how  the  model  performs  on  resource-constrained  or  real-time  devices.  Tests  show  that  the  performance  of  the raspberry pi, which is a tool with limited resources , does not affect the quality of image recognition but affects the recognition processing time because the raspberry pi requires a longer processing time to perform one data or photo recognition process. This will accumulate the time required for processing many data, so it can conclude that the raspberry pi and tools with limited resources are not very practical for conducting recognition training and carrying out a recognition process that contains a lot of data or photos in one process .
Keywords:  Raspberry Pi, Deeplearning, Artificial Neural Network, LCNN, Paddy

## Abstrak
Baru-baru  ini,  metode  pembelajaran  mendalam  dengan Convolution  Neural  Network (CNN)  telah  banyak  digunakan untuk tugas  klasifikasi  gambar.  CNN  memiliki  keunggulan  yang  tak  tertandingi  dalam  mengekstraksi  fitur  gambar  diskriminatif. Namun,  banyak  metode  berbasis  CNN  yang  ada  dirancang  untuk  lebih  dalam  dan  lebih  besar  dengan  lapisan  yang  lebih kompleks.  Sehingga  membuatnya  sulit  untuk  diterapkan  pada  perangkat  seluler  atau  pada  perangkat  waktu  nyata  yang menggunakan mikrokontroler  seperti  raspberry pi, Arduino, dan  lain  sebagainya. Hal tersebut diatasi dengan menggunakan Light Convolution Neural Network (LCNN), maka perlu dilakukan percobaan untuk menguji seberapa besar perbedaan kinerja LCNN pada Personal Computer (PC) dan pada mikrokontroler raspberry pi 4 dengan sistem operasi Raspbian. Eksperimen dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  parameter  kinerja  yaitu accuracy ,  F-1 Score , recall , precision ,  dan  waktu  dari pengujian klasifikasi  untuk  mendapatkan  hasil  performa  dari  pembelajaran  mendalam.  Oleh  karena  itu, hasil  dan  arsitektur model akan mengkonfirmasi perbedaan kinerja di masing-masing perangkat dan menunjukkan bagaimana performa model pada perangkat yang dibatasi sumber daya atau berjalan secara waktu nyata. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja pada raspberry pi yang merupakan alat dengan sumber daya terbatas tidak mempengaruhi kualitas pengenalan gambar, tetapi mempengaruhi waktu pemrosesan pengenalan, dikarenakan raspberry pi membutuhkan waktu proses yang lebih lama untuk melakukan satu proses  pengenalan  data  atau  foto.  Hal  tersebut  akan  mengakumulasi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  pemrosesan  data  yang banyak,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  raspberry  pi  dan  alat  dengan  sumber  daya  terbatas  sangat  tidak  efektif  untuk melakukan pelatihan pengenalan dan melakukan proses pengenalan yang berisi banyak data atau foto dalam sekali prosesnya.
Kata kunci: Raspberry Pi, Pembelajaran Mendalam, Jaringan Saraf Tiruan, LCNN, Padi

## 121 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
1. PENDAHULUAN
Internet of Things (IoT), yang juga dikenal sebagai Internet of  Everything atau  Industrial  Internet,  merupakan pandangan pengembangan teknologi baru yang merupakan sebuah  jaringan  mesin  global  dan  perangkat  yang  mampu berinteraksi satu sama lain [1]. IoT diakui sebagai salah satu bidang yang paling penting dari teknologi masa depan dan mendapatkan  perhatian  yang  luas  dari  berbagai  industri. Pengembangan  pada  sistem  IoT  ini  juga  semakin  banyak dikembangkan  dengan  pembelajaran  mesin  yang  juga semakin berkembang menjadi deep learning .
Sebagian  besar  model  pembelajaran  mendalam  modern didasarkan  pada  jaringan  saraf  tiruan,  khususnya Convolution  Neural  Network (CNN),  meskipun  mereka juga dapat menyertakan rumus proposisional atau variabel laten yang diatur secara berlapis pada model generatif yang dalam.  Pembelajaran  mendalam  memungkinkan  model komputasi  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan  pemrosesan untuk  mempelajari  representasi  data  dengan  berbagai tingkat abstraksi. Metode-metode tersebut telah meningkatkan  pengetahuan  dan  pandangan  terhadap pengembangan teknologi dalam pengenalan suara, pengenalan  objek  visual,  deteksi  objek,  penyaringan, terjemahan  mesin,  bioinformatika  dan  banyak  domain lainnya  seperti  penemuan  obat  dan  genomik,  di  mana mereka  memberikan  hasil  yang  sebanding  dan  dalam beberapa  kasus  lebih  unggul  dari  hasil  manusia berpengalaman [2].
Pembelajaran mendalam menemukan struktur rumit dalam kumpulan  data  besar  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation  untuk  menunjukkan  bagaimana  mesin harus  mengubah  parameter  internalnya  yang  digunakan untuk  menghitung  representasi  di  setiap  lapisan  dari representasi  di  lapisan  sebelumnya.  Dalam  pembelajaran mendalam,  setiap  level  belajar  untuk  mengubah  data inputnya menjadi representasi yang sedikit lebih abstrak dan komposit.  Salah  satu  pembelajaran  mendalam  yang  sudah banyak  diteliti  ada  jaringan  saraf  tiruan  konvolusional digunakan untuk memproses data-data kimia [3][4]. Dalam aplikasi  pengenalan  gambar,  input  mentah  dapat  berupa matriks  piksel,  lapisan  representasional  pertama  dapat mengabstraksi piksel dan mengkodekan tepi, lapisan kedua dapat menyusun dan mengkodekan pengaturan tepi, lapisan ketiga  dapat  mengkodekan  bentuk  dan  warna,  dan  lapisan keempat  dapat  mengenali  bahwa  gambar  tersebut  berupa padi.  Proses  pembelajaran  yang  mendalam  dapat mempelajari fitur mana yang ditempatkan secara optimal di levelnya.  Ini  tidak  sepenuhnya  menghilangkan  kebutuhan untuk  penyetelan  secara  manual  misalnya,  jumlah  lapisan dan  ukuran  lapisan  yang  bervariasi  dapat  memberikan tingkat abstraksi yang berbeda. Juga dapat disertakan rumus proposisional atau variabel laten yang diatur secara berlapis dalam model generatif yang dalam.
Maka  untuk  dapat  melihat  seberapa  baik  kinerja pembelajaran  mendalam  pada  sebuah  perangkat  IoT
dilakukan perbandingan kinerja pada alat PC dengan sistem operasi windows 10 dengan alat IoT, yaitu mikrokontroller Raspberry  pi  4  dengan  sistem  operasi  raspbianOS. RaspbianOS  merupakan  system  operasi  berbasis  karnel linux,  dengan  Noobs  sebagai  manajer  instalasi  [5]. Tampilan sistem operasi dari kedua alat dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sistem Operasi Windows dan Raspbian
Pada penelitian ini dilakukan perbandingan kinerja sebuah arsitektur  pembelajaran  mendalam  pada  kedua  alat menggunakan algoritma berdasarkan LCNN yang diimplementasikan menggunakan python,  torch, dan Open Source  Computer  Vision  Library (OpenCV)  untuk melakukan  kegiatan  klasifikasi  gambarnya.  Torch  adalah kerangka  kerja  komputasi  numerik  serbaguna  dan perpustakaan  pembelajaran  mesin.  Jika  dibandingkan dengan framework lain seperti Tensorflow, Torch memiliki keunggulan  berupa  kesederhanaan  dalam  pembuatannya [6].  OpenCV  merupakan  perangkat  lunak  berlisensi  BSD sehingga dapat digunakan untuk kepentingan akademis atau professional  secara  gratis.  OpenCV  dapat  digunakan  pada Bahasa  pemrograman  C,  C++,  Python  dan  banyak  lagi. OpenCv  dirancang  untuk  melakukan  komptasi real  time, OpenCv dapat memaksimalkan penggunaan beberapa core dan dapat memaksimalkan akselerasi perangkat keras [7].
Tujuan  dilakukannya  perbandingan  kinerja  pada  dua perangkat  yang  berbeda  adalah  untuk  menyediakan lingkungan  yang  fleksibel  untuk  merancang  dan  melatih pembelajaran  mesin.  Fleksibilitas  diperoleh  melalui  Lua, bahasa skrip yang sangat ringan. Performa tinggi diperoleh melalui  OpenMP/SSE  yang  efisien  dan  Implementasi CUDA dari rutinitas numerik tingkat rendah [8].
Uji coba arsitektur pembelajaran mendalam dilakukan pada microcontroller Raspberry Pi 4 Model B untuk menangani hal ini. Raspberry Pi 4 Model B adalah produk terbaru dari seri Raspberry Pi 4, pertama kali diperkenalkan pada tahun 2019,  diperdaya  dengan  prosesor  64-bit  quadcore  Arm Cortex-72 berkecepatan 1.5GHz, WLAN dual-band 2.4GHz dan  5GHz,  Bluetooth  5.0/BLE,  Gigabit  ethernet,  dan  PoE ( Power  Over  Ethernet )  [9].  Jejak  mekanis  Raspberry  Pi  4 Model  B  masih  sama  seperti  Raspberry  Pi  3  Model  B+ maupun  Raspberry  Pi  3  Model  B.  Kemudahan  pembuatan kode,  banyaknya  sensor  dan  modul  yang  ada  di  pasaran, serta  besarnya  kemampuan board ini  untuk  dimodifikasi membuat Raspberry Pi 4 B+ menjadi mikrokontroler yang penulis pilih untuk menjadi alat IoT yang akan diteliti.
Dengan  meningkatnya  penelitian  pembelajaran  mesin  dan pembelajaran  mendalam  dalam  pengembangan  teknologi pengenalan  suara,  pengenalan  objek  visual,  yang memanfaatkan  peralatan  IoT  semakin  banyak  [10].  Maka semakin  dibutuhkannya  informasi  performa  pembelajaran mendalam pada alat IoT beberapa penelitian terkait seperti penelitian pembelajaran mesin pada alat-alat penerima akhir [11] atau penelitian di dalam pembelajaran mesin itu sendiri [8][12].  Maka  penulis  melakukan  penelitian  performa pembelajaran  mendalam  dengan  alat  IoT  yang  saat  ini sedang  populer  yaitu,  raspberry  pi  4  model  B.  Tampilan fisik raspberry pi 4 model B dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Raspberry pi 4 model B
Selanjurnya pada bab metode penelitian dijelaskan kegiatan dan  proses  dalam  perealisasian  pengujian  dan  penelitian, dengan dilakukannya studi literatur dan penelitian performa pada  masing-masing  alat,  pembuatan  pembelajaran mendalam,  dan  pelatihannya serta  menentukan parameter- parameter yang ditentukan dalam pengujian [13]. Pada bab hasil  dan  pembahasan  menerangkan  mengenai  hasil  dari pengujian  dan  fakta  performa  masing-masing  alat  sesuai dengan  parameter-parameter  yang  diteliti.  Pada  bab kesimpulan  dan  saran  dijelaskan  kesimpulan  sesuai  hasil pengujian yang didapatkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penulis  menerapkan  sebuah  arsitektur  pembelajaran mendalam  yang  memanfaatkan  algoritma  jaringan  saraf konvolusional  ringan.  Dengan  tujuan  untuk  dapat mendapatkan  kinerja  pembelajaran  yang  baik  tanpa memakan banyak sumber daya pada alat yang kedepannya dapat  dikembagkan  kembali  dengan  penambahan  sensor- sensor IoT yang membutuhkan kinerja yang baik untuk alat yang bekerja secara waktu nyata.
2.1. Dataset
Pembelajaran  mendalam  yang  dilakukan  oleh  penulis menggunakan dataset benih  padi  yang  memiliki  jumlah sampel sebanyak 54.628 yang nantinya akan dibagi menjadi
tiga set, yaitu set pelatihan sebanyak 43.703, set pengujian sebanyak 1.093, dan set validasi sebanyak 9.832 [14].
Benih padi dipilih sebagai objek penelitian karena salah satu komponen  penting  dalam  produksi  padi  [15].  Padi  sendiri merupakan  komoditas  pangan  utama  di  Indonesia,  tingkat produksi  ataupun  konsumsi  padi  selalu  menempati  urutan pertama  [13].  Oleh  karena  itu  menjaga  tumbuh  kembang benih padi perlu dilakukan. Pendeteksian dan pengklasifikasian benih padi dengan objek selain benih padi (gulma)  bisa  menjadi  Langkah  antisipasi  untuk  menjaga Kesehatan  benih  padi.  Gulma  yang  menyerang  area pertanian  dapat  menurukan  produktivitas  hasil  panen sebesar 17% [16].
Penulis  menggunakan  format  gambar  berjenis  Tiff.  Tiff merupakan  format  gambar  yang  sangat  fleksibek,  pada umumnya  tiff  digunakan  untuk  menyimpan  gambar lossless,  itu  artinya  tidak  ada  kompresi  dalam  format  tiff sehingga menghasilkan gambar yang memiliki detail yang tinggi  [17].    Tampilan dataset yang  digunakan  penulis ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Dataset pembelajaran mendalam

## 2.2. Tahapan Penelitian
Untuk  dapat  melakukan  pengujiannya  pada  alat  akhir dilakukan  penelitian  mengenai  pemahaman  sistem  kerja komputer  personal  dan  kemampuan  alat  IoT  yang  akan digunakan  untuk  penelitian  [18],  serta  studi  mengenai arsitektur,  algoritma,  peningkatan  kinerja,  dan  pengujian pada  model  pembelajaran  dengan  cara  mencari  berbagai sumber  pustaka,  referensi  dan  berbagai  jurnal  penelitian. Diagram  penelitian  pembelajaran  mendalam  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram penelitian pembelajaran mendalam
Penulis  menerapkan  sebuah  arsitektur  jaringan  saraf konvolusional ringan sederhana yang memiliki kemampuan pembelajaran  mendalam  yang  sudah  cukup  baik  dengan melakukan  proses  pelatihan  pembelajaran  mendalam  yang penulis buat akan dilakukan pada komputer personal dengan sistem  operasi  Windows  10  dan  dengan  memanfaatkan dataset  pengujian  mesin  yang  telah  digunakan  pada  salah satu penelitian pembelajaran mendalam lain [19]. Tampilan arsitektur  pembelajaran  mendalam  ditunjukkan  oleh Gambar 5.

## Gambar 5. Arsitektur pembelajaran mendalam pada penelitian
Arsitektur  yang  akan  digunakan  adalah  arsitektur  LCNN dengan satu lapisan konvolusi, satu lapisan max pooling dan satu  lapisan  tersambung  penuh.  Pembelajaran  dilakukan dengan  melakukan  penyimpanan  bobot  dengan  hasil pembelajaran  terbaik  dengan  mengatur  beberapa hyper parameter yang  dimiliki  pembelajaran  mendalam,  seperti berapa  kali  pelatihan( epoch ),  kecepatan  belajar  ( learning rate ),  algoritma  pengoptimalisasian  ( optimizer ),  algoritma kriteria  pengambilan  bobot  ( criterion )  dan  ukuran pengambilan  gambar  ( batch  size ).  Dengan  melakukan berbagai  percobaan  dengan hyper  parameter yang  ada, didapatkan  pembelajaran  mendalam  dengan  pembacaan yang  memiliki  akurasi  sebesar  96%.  Untuk  mendapatkan pembacaan  tersebut  bobot  akan  disimpan  dengan memanfaatkan  fungsi  dari  perpustakaan  torch,  yaitu save untuk menyimpan data  bobot  ke  dalam file  yang  nantinya bisa diberikan ke dalam arsitektur pembelajaran mendalam yang sama.
2.3. Perangkat Pengujian
Perangkat yang digunakan untuk pengujian adalah PC dan perangkat  raspberry  pi  4  model  B.  Spesifikasi  perangkat keras yang digunakan pada pengujian ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi perangkan perangkat keras untuk pengujian Alat CPU Frekuensi Cores Memori OS Windows 10 AMD Ryzen 5 4500U 2.38 GHz 6 8Gb Windows 10 Home 21H1 Raspberry pi 4 Cortex- A72 1.5 GHz 4 4Gb Raspbian OS 5.10

## 2.4. Evaluasi Kinerja
Pengujian dilakukan dengan memanfaatkan bobot simpanan hasil  pembelajaran  sebelumnya  dengan  memanfaatkan fungsi  dari  perpustakaan  torch,  yaitu load untuk mendapatkan  bobot  dari  file  yang  menyimpan  bobotnya. Kemudian penulis akan memberikan kedua alat pembelajaran mendalam dengan bobot dan arsitektur yang sama.  Kode  pengujian  yang  dibuat  akan  dijalankan  di perangkat  lunak  jupyter  notebook.  Penulis  memanfaatkan perangkat  lunak  jupyter  notebook  untuk  membuat lingkungan kode pengujian yang sama pada masing-masing alat.  kode  pengujian  melakukan  perhitungan  untuk mendapatkan  beberapa  parameter-parameter  yang  akan ditinjau  yaitu, accuracy ,  skor  F-1, recall , precision ,  dan waktu  proses  untuk  akhirnya  menentukan  performa  dari pembelajaran mendalam yang berjalan [20].
1. Precision
Precision adalah prediksi rasio dari pengidentifikasian yang benar  dengan  jumlah  pengidentifikasian  yang  di  prediksi benar  pada  kelas  yang  spesifik.  Presisi  yang  rendah mengindikasikan banyaknya jumlah kesalahan pengidentifikasian yang dinyatakan benar. Precision dapat direpresentasikan sebagaimana yang ditunjukan pada rumus (1).
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (1)
dimana TP = true positive , FP = false positive .
2. Recall
Recall merupakan  rasio  prediksi  dari  pengidentifikasian yang  benar  dengan  jumlah  pengidentifikasian  yang sesungguhnya  memang  benar. Recall yang  tinggi mengindikasikan sedikit jumlah sampel yang diidentifikasi salah. Recall dapat  direpresentasikan  sebagaimana  yang ditunjukan pada rumus (2).

## 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(2)
dimana TP = true positive , FN = false negative .
3. Accuracy
Accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar  (berhasil  dan gagal)  dari  keseluruhan  data  yang  didapatkan,  dan  dapat dibuat  formula  yaitu  jumlah  dari  klasifikasi  benar  dibagi dengan  jumlah  seluruh  klasifikasi  seharusnya.  Akurasi dapat direpresentasikan sebagaimana yang ditunjukan pada rumus (3).
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (3)
dimana TP = true positive , TN = true negative , FP = false positive , dan FN = false negative .
4. F1- Score
F1-Score mengkuantifikasi rata-rata harmonik antara presisi dan  akurasi.  Metrik  ini  biasanya  menyajikan  kekokohan tugas klasifikasi, dan dapat dihitung dengan menggunakan rumus (4).
𝐹1 = 2 ∗ 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)
5. Waktu
Waktu  digunakan  untuk  melihat  kecepatan  performa pembelajaran mendalam berjalan disetiap pembelajarannya dengan  mengambil  data  waktu  mulainya  pendalaman belajar dan waktu selesainya pembelajaran mendalam.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  kedua  alat  dilakukan  pengujian  pembelajaran mendalam  dengan  menggunakan  cpu  untuk  menjalankan proses  penentuannya.  Kedua  alat  memiliki  program pengujian  yang  sama  dengan  arsitektur  dan  bobot  yang pembelajaran mendalam yang sama, serta kedua pengujian dilakukan perangkat lunak bantuan yang sama, yaitu dengan jupyter  notebook.  Lingkungan  pengujian  kedua  alat disamakan  untuk  memberikan  hasil  yang  kompeten. Lingkungan pengujian dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Lingkungan Pengujian Jupyter Notebook
Dari  hasil  sepuluh  kali  pengujian  telah  didapatkan  bahwa performa  kerja  perangkat  keras  tidak  mempengaruhi  hasil pengujian pengenalan gambar dari pembelajaran mendalam, dan  lebih  dipengaruhi  dari  ukuran  dan  banyaknya  gambar atau  data  tes  yang  digunakan.  Hal  tersebut  dikarenakan terbatasnya  sumber  daya  tidak  mempengaruhi  kualitas pengenalan,  dan  telah  dibuktikan  dengan  mengamati  rata- rata  hasil accuracy , precision , recall ,  skor  kappa  dan  f1- score yang tidak terlalu jauh berbeda. Hasil dari pengujian accuracy , precision , recall , skor kappa dan  f1- score dapat dilihat pada grafiknya yang dapat dilihat dalam  Gambar  7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Grafik Akurasi, Presisi, Recall , Skor Kappa, dan Skor F-1 pada Windows 10
Gambar 8. Grafik Akurasi, Presisi, Recall , Skor Kappa, dan Skor F-1 pada Raspberry Pi 4
Tetapi pada kinerja pengolahan banyaknya data dan ukuran gambar  sangat  mempengaruhi  kecepatan  pengujian  pada raspberry  pi  4  yang  memiliki  sumber  daya  yang  terbatas, pengolahan  gambar  tes  yang berisi  dari  9.832  file  gambar membuat  raspberry  pi  4  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama dalam melakukan pengujian pembelajaran mendalam. Hasil dari pengujian kecepatan dapat dilihat pada Tabel 2.
Hasil  data  berikut  terjadi  dikarenakan  sumber  daya raspberry  pi  yang  terbatas  membuat  kemampuan pengolahan  data  yang  terbatas,  sehingga  terlihat  bahwa raspberry pi membutuhkan waktu pemrosesan yang cukup lama  dikarenakan  banyaknya  data  yang  perlu  dilakukan pengujian.  Karena  sumber  daya  komputasinya  yang terbatas,  seperti  kemampuan  cpu  banyaknya cores dan besarnya  memori  lah  yang  mempengaruhi  proses pengenalan gambar.
Tabel 2. Pengujian Kinerja Waktu Load Data
Pengujian Waktu Windows 10 Raspberry Pi 1. 25s 2m 28s 2. 12s 2m 53s 3. 12s 3m 13s 4. 12s 2m 46s 5. 12s 2m 56s 6. 12s 2m 57s 7. 13s 2m 55s 8. 12s 2m 50s 9. 13s 2m 51s 10. 13s 2m 51s

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dilakukan pengujian pengenalan gambar pada kedua alat pc dengan sistem operasi windows 10 dan raspberry pi 4  dengan pembelajaran mendalam yang sama untuk  melakukan  perbandingan  performa  kinerja  pada masing-masing alat. Didapatkan bahwa perangkat keras/alat tidak  mempengaruhi  performa  ke  akuratan  atau  hasil
kualitas pengenalan gambar, tetapi mempengaruhi kecepatan  performa  pengolahan  data,  ditunjukkan  dengan lamanya waktu yang dibutuhkan raspberry pi saat mengolah banyaknya data gambar yang akan diuji dari banyaknya data yang  disiapkan.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  hanya kemampuan  komputasi  alat  yang  mempengaruhi  proses pengenalan gambar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Lee and K. Lee, “The  Internet  of Things (IoT): Applications,  investments,  and  challenges  for enterprises,” Bus.  Horiz. ,  vol.  58,  no.  4,  pp.  431– 440, 2015, doi: 10.1016/j.bushor.2015.03.008.
[2] H.  A.  Shiddieqy,  F.  I.  Hariadi,  and  T.  Adiono, “Implementation  of  deep-learning  based  image classification on single board computer,” 2017 Int. Symp.  Electron.  Smart  Devices,  ISESD  2017 ,  vol. 2018-Janua, pp. 133–137, 2017, doi: 10.1109/ISESD.2017.8253319.
[3] N.  Yanti  and  M.  Ulfah,  “Aplikasi  Jaringan  Syaraf Tiruan  Untuk  Clustering  Polutan  Kimia  Penyebab Pencemaran Udara,” JTT (Jurnal Teknol. Terpadu) , vol. 3, no. 2, pp. 68–74, 2015, doi: 10.32487/jtt.v3i2.82.
[4] N.  Yanti  and  F.  Z.  Rachman,  “Neural  Network Application For The Analysis Of The Nutrition And Environment Effect To Microbial Growth Rate On Fermented Soybean Patty (Tempe) Fermentation,” JTT (Jurnal Teknol. Terpadu) , vol. 4, no. 2, p. 100, 2016, doi: 10.32487/jtt.v4i2.171.
[5] M.  Nayak  and  P.  Dash,  “Original  Research  Paper Smart Surveillance Monitoring System,” no. June, pp. 16–19, 2018.
[6] L.  Jiang  and  Z.  Zhang,  “Research  on  image classification algorithm based on pytorch,” J. Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  2010,  no.  1,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/2010/1/012009.
[7] L. Enciso, R. Yaguana, R. Jaramillo, and E. Zelaya- Policarpo, “IoT in services for communities in the recognition  of  plates  with  OpenCV-python,” WEBIST 2018 - Proc. 14th Int. Conf. Web Inf. Syst. Technol. ,  no.  Webist,  pp.  430–437,  2018,  doi: 10.5220/0007235004300437.
[8] V. Kovalev, A. Kalinovsky, and S. Kovalev, “Deep Learning  with  Theano,  Torch,  Caffe,  TensorFlow, and  Deeplearning4J:  Which  One  Is  the  Best  in Speed  and  Accuracy?,” Proc.  13th  Int.  Conf. Pattern Recognit. Inf. Process. (PRIP 2016) , vol. 1, no. July 2017, pp. 99–103, 2016.
[9] S.  Dokrimare,  “IoT  based  Smart  Mirror  using Raspberry Pi,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol. , vol.  7,  no.  4,  pp.  1431–1434,  2019,  doi: 10.22214/ijraset.2019.4257.
[10] B.  Balon  and  M.  Simic,  “Using  Raspberry  Pi Computers in Education,” 2019 42nd Int. Conv. Inf. Commun.  Technol.  Electron.  Microelectron. ,  no. March 2018, pp. 671–676, 2019, doi: 10.23919/mipro.2019.8756967.
[11] X.  Zhang,  Y.  Wang,  and  W.  Shi,  “PCamp: Performance  comparison  of  machine  learning
126 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 7 No. 2 Desember 2021
packages  on  the  edges,” USENIX  Work.  Hot  Top.
Edge  Comput.  HotEdge  2018,  co-located  with USENIX ATC 2018 , vol. 2, no. 1, 2018.
[12] D.  Fitriati,  “Perbandingan  Kinerja  CNN  LeNet  5 dan  Extreme  Learning  Machine  pada  Pengenalan Citra Tulisan Tangan Angka,” J. Teknol. Terpadu , vol. 2, no. 1, pp. 10–16, 2016.
[13] T. W. Saleh, N. Buri, and A. A. Saragih, “Keragaan Hama, Penyakit Dan Musuh Alami Pada Budidaya Beberapa  Varietas  Padi  Gogo  Di  Lahan  Sawah,”
Researchgate.Net , no. 270, pp. 163–170.
[14] T. Yu and H. Zhu, “Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications,” pp. 1– 56, 2020.
[15] J. Firdaus and U. Ahmad, “Deteksi Benih Varietas Padi  Menggunakan  Gelombang  Near  Infrared  dan Model Jaringan Saraf Tiruan Detection of Rice Seed Varieties Using Near Infrared Spectroscopy,” 2017.
[16] S.  Syarifah,  I.  Apriani,  and  R.  H.  T.  Amallia, “IDENTIFIKASI  GULMA  TANAMAN  PADI (Oryza  sativa  L.  var.  Ciherang)  SUMATARA SELATAN,” J. Biosilampari J. Biol. , vol. 1, no. 1, pp.
40–44,
2018,
doi:
10.31540/biosilampari.v1i1.52.
[17] M. K. Linga Murthy, D. Bhargavi, V. Nagamani, S. Divya,  and  P.  Jagadeesh,  “Novel  approach  for image  cryptography,” J.  Adv.  Res.  Dyn.  Control Syst. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  721–726,  2020,  doi: 10.5373/JARDCS/V12I2/S20201088.
[18] D. J. Norris, Machine Learning with the Raspberry Pi:  Experiments  with  Data  and  Computer  Vision . 2020.
[19] M. Der Yang, H. H. Tseng, Y. C. Hsu, C. Y. Yang, M. H. Lai, and D. H. Wu, “A UAV open dataset of rice  paddies  for  deep  learning  practice,” Remote Sens. , vol. 13, no. 7, 2021, doi: 10.3390/rs13071358.
[20] V.  Gonzalez-Huitron,  J.  A.  León-Borges,  A.  E. Rodriguez-Mata, L. E. Amabilis-Sosa, B. Ramírez- Pereda,  and  H.  Rodriguez,  “Disease  detection  in tomato  leaves  via  CNN  with  lightweight architectures  implemented  in  Raspberry  Pi  4,”
Comput.  Electron.  Agric. ,  vol.  181,  no.  October 2020, 2021, doi: 10.1016/j.compag.2020.105951.